文摘

实时无损检测(NDT)裂纹检测和影响源识别(CDISI)吸引了研究人员来自不同的地区。这是明显的从当前工作的文学。CDISI通常是由视觉评估产生的波形一个标准的数据采集系统。在本文中,我们建议一个自动化的CDISI金属铠甲板使用软计算方法通过开发一个模糊推理系统来有效地处理这个问题。它也有利于开发一个芯片,可以对实时CDISI贡献。本文的目的是报告的努力开发一个自动化CDISI程序和制定技术,该方法可以很容易地在芯片上实现。CDISI模糊推理系统是使用MATLAB模糊逻辑工具箱的开发。CDISI的超大规模集成电路是用Verilog模糊逻辑模型的基础上开发的,硬件描述语言(HDL)。Xilinx ISE WebPACK9.1i用于设计、合成、实现和验证。CDISI的现场可编程门阵列(FPGA)实现使用Xilinx的斯巴达3 FPGA来完成。 SynaptiCAD’s Verilog Simulators—VeriLogger PRO and ModelSim—are used as the software simulation and debug environment.

1。介绍

裂纹检测和影响源识别材料是一个著名的问题中发现各种各样的商业和军事应用,比如梁、桥梁、涡轮机、人行道,盔甲盘子,盘子,车身的骨头,牙齿,等等。这种长期的兴趣开发CDISI显而易见的各种方法提出了在文献[1- - - - - -33]。超声导波用于裂缝检测(1,2]。裂纹检测是通过测量兰姆波信号使用双压电陶瓷换能器[3]。无线电感耦合传感器用于裂缝检测(4]。混凝土的波速测量的便携式瞬态弹性波系统来跟踪具体的健康(5]。自动化对不同裂纹检测和影响源识别方法是最近在使用软计算和VLSI技术文献。图像处理技术用于裂缝检测(6,7]。的一个最有效的工具来处理复杂的不确定性问题,准确性和绝对的真理是软计算。德(8描述了软计算”软计算是容忍不精确、不确定部分真理,和近似计算比传统的困难。软计算的榜样是人类的大脑,“一个模糊推理系统(9)开发预测裂纹的位置和深度的裂纹悬臂梁结构在接近真实的结果。混合人工智能技术与fuzzy-neuro控制器用于检测裂缝的位置在悬臂梁10]。模糊逻辑、专家系统技术有效地应用于评价路面痛苦像开裂11]。遗传模糊系统(12)是用于检测裂缝密度、裂缝位置。遗传模糊逻辑系统(13)是用作自动规则生成方法在模糊系统结构损伤检测。文献[14)提出了一个全面的结构性故障检测方法使用模糊逻辑更适合容忍噪声和不确定性。一个模糊规则系统15)是发达的叶片bo - 105直升机旋翼建模为悬臂梁和证明了模糊系统执行准确即使在嘈杂的数据的存在。模态频率和其他参数的敏感性裂缝增加当裂纹附近的传感器和减少裂纹移动,因此模块化神经网络架构(16)提出了无损结构健康监测方法。材料属性的不确定性问题与模糊逻辑结构损伤检测是解决30.- - - - - -33),模糊认知地图的使用(30.)用于解决这个问题。最近Meitzler et al。1]提出了超声波裂纹检测系统,它使用传感器来检测裂纹的金属盔甲盘子。裂缝的存在是由比较输出电压波形与未损伤板手动使用指标。

无损检测对象的确定它的实用性没有破坏它,以避免其预期使用。CDISI问题是非常重要的安全问题和安全的士兵,因为它影响身体装甲车辆的盘子和在战场上士兵的盔甲。CDISI实现回暖的无损检测可靠性的保证装甲材料的质量水平和装甲车辆作战的士兵的身体前钢板或在其日常使用。CDISI系统装甲钢板作为一种新的软计算方法提出了基于模糊逻辑的组件。FPGA实现(1CDISI的模糊推理系统是完成了一个意图嵌入在芯片设计CDISI手持设备。我们的方法使用软计算开发一个模型的理论支持的VLSI设计确定以下指标。(1)板的本质:是诊断的四种可能的状态未知,未损坏的,有点损坏,损坏。系统生成程度的裂纹值的范围内 ,0代表未知状态,1代表一个损坏的板。随着程度的裂纹价值的增加,裂纹在板的数量也增加了。(2)源的影响:CDISI系统目前识别两种不同来源的影响。这可以扩展为更大范围的资源整合。

本文以以下的方式组织。部分2关注的是文献综述和讨论了CDISI系统描述。部分3讨论了模糊系统的基础理论,模糊模型和模糊CDISI基于逻辑的建模技术。拟议中的CDISI模糊推理系统在部分4。部分5礼物CDISI系统的FPGA实现。CDISI系统的综合方法是基于模糊模型和FPGA实现节中讨论的主题6。最后一节7总结了纸。

2。CDISI系统描述

裂纹检测和影响源识别被广泛研究的问题在文献中使用的无损检测方法。Meitzler等的工作。1综述了这里现成的参考资料。超声波裂纹检测系统(1)对陶瓷载体防弹衣支持系统(VBASS)板如图1使用两个压电锆钛酸铅、钛)传感器连接与陶瓷板裂纹的检测。通常传感器是用来传递能量从一个到另一个类型。他们是用来刺激和测量矩形陶瓷装甲钢板的共振模式在50 - 300 kHz的频率范围。压电传感器/传感器连接到变量交流源,和压电陶瓷换能器/ B传感器连接到示波器对传输能量和兴奋的振动模式分析。机械结构的变更或出现裂缝是由比较未损坏的板的输出电压波形与手动使用指标。


图1
CDISI:裂纹检测测试系统电路。

影响源识别系统由一个陶瓷板(17,18)如图2。两个传感器,传感器和传感器B,放置在陶瓷板的两面意义声排放的亚微米开裂造成的冲击压力。这些传感器读取波形板时受到了来源。数据采集系统(DAS)从这些波形提取数据。板上的位置被影响的决定影响源识别,所以它有16个部分源可以触及的地方。这些部分是P00P33见图2。源的识别的准确性的影响取决于零件号被击中一个源。


图2
CDISI:影响源识别测试系统电路。

CDISI是提出一个自动化的过程,从传感器中读取波形A和B在测试电路中看到数据1和2的帮助下DEWESoft数据采集(19)系统。CDISI的各种参数提取系统波形频率、平均均方根,标准差,均方根值,峰值,中位数,模式,FFT的价值。参数是系统研究后发现,其中的一些参数仪器在决策的过程中结论={板的性质,来源的影响},有些是多余的。独特的参数提取传感器A和B CDISI评估的输入频率,平均均方根,标准差,位置指数,手臂,Amax, Brms, Bmax。手臂和Brms的RMS值传感器A和b Amax和Bmax传感器A和b的峰值的细节CDISI的输入和输出参数

CDISI测试电路如图1和2生成一个足够大的数据库}{输入参数、输出参数。这个数据库是有影响力的定义模糊的输入和输出参数之间的关系。在实践中时间和频域的分析传感器波形用于CDISI,很多时候是非常昂贵的。最好的作者知识模糊逻辑是最佳人选来表达输入和输出参数之间的关系,由于缺少强有力的数学模型来表示这个系统。CDISI模糊系统优于传统的比较方法涉及人为错误由于手工比较波形与理想的板和已知来源的影响。CDISI模糊推理系统是一个快速,价格合理的复杂系统故障诊断的解决方案涉及到人类思维。CDISI模糊模型中讨论部分3。

3所示。CDISI模糊模型

模糊系统是发达的模糊逻辑的基础上,基于模糊集理论(9]。模糊逻辑支持近似推理的一个更广泛的观点1和0的布尔值好合并的符号和数值计算。所有的输入和输出参数模糊系统本质上是模糊子集(20.每个元素都有一些子集的隶属程度。

CDISI模糊系统模型描述图3由以下元素。


图3
CDISI模糊系统模型。

数值数据输入。所有输入参数的数值从生成的输出波形中提取与数据采集系统的帮助。这些数值不同的参数作为输入CDISI模糊模型。CDISI系统输入的数值数据输入频率、平均均方根,标准差,位置指数,手臂,Amax, Brms, Bmax。

数值数据和语言输出。CDISI输出波形参数导致确定板的性质和来源的影响。板的性质 也表示为程度的裂纹;学位的价值越小裂纹的数量越少。语言标签应用到输出参数(我)NatureOfPlate {未知,未损坏的,有点损坏,损坏} ,(2)SourceOfImpact {SourceType1, SourceType2, SourceUnknown} 。

模糊化。它将观察nonfuzzy输入参数映射到合适的语言值,它被定义为模糊参数的标签集。输入参数的语言标签位置索引表中可以看到1。的附近标签部分阴影灰色,远标签部分是白色的和遥远的标签部分阴影在梯度图2。语言标签输入参数输入频率,平均均方根std.偏差,手臂,Amax, Brms, Bmax可以见表2。把数据转换为语言标签,反之亦然的帮助下完成的1)和(2)和表3。 在(1)标签分配给不同的输入频率值。这些标签是进一步与隶属度函数从表相关联3方程中使用的不同的语言标签值的模糊模型。

表1
语言的标签索引位置参数。
表2
语言标签不同的参数。
表3
语言标签不同参数的隶属函数方程。

模糊推理引擎。这一块的主要组件(一)一个规则库:模糊规则可以表示为”如果input1或input2 B和input3是C,然后输出D”,A、B和C是输入和输出D语言定义的标签值。一些实验,trialerror、过去的经验和熟悉系统的开发规则制定;(b)模糊规则数据库:设置的关系,定义了每个输入和输出参数的隶属度函数使用的CDISI模糊规则;(c)推理机制:这个块生成结果通过实现推理过程在给定条件和形成规则。不同的推理机制可以用于一个模糊系统来获得期望的结果。CDISI结果获得通过聚合的结果每个规则的模糊规则库。

去模糊化。该组件以输入为聚合模糊集,模糊推理引擎的结果,进一步把它映射到一个nonfuzzy输出值程度的裂纹/板的性质和源的影响输出。模糊化的逆过程 trimf ( ,(a, b, c))是三角函数21)与a、b和c手笨脚,脚,三角形的山峰。

4所示。CDISI模糊推理系统

考虑装甲CDISI自动化系统板和不确定性有关这些类型的系统,模糊逻辑的方法(12,23似乎是一个很有前途的候选人。

CDISI模糊推理系统是一个多输入多输出(MIMO)系统,如图4。它有8个输入和两个输出独特的参数。语言标签的索引位置参数列在下表中1和其他输入参数表2。表达的语言输出参数的标签(2)。表4显示了标签和各种不同的输入参数的值。隶属度函数是分配给每一个参数。所有的CDISI参数选择隶属度函数是三角函数在一些试验和错误尝试其他像高斯隶属度函数,梯形,高斯贝尔和更多。这是观察到三角函数与CDISI模糊推理系统运行良好。图5显示了输出的三角隶属函数参数NatureOfPlate和SourceOfImpact。图6显示了三角形隶属函数的输入参数,如平均均方根和位置。

表4
标签CDISI输入函数的模糊推理系统。

图4
CDISI模糊推理系统。
(一)
(一)
(b)
(b)
图5
NatureOfPlate输出参数隶属函数:(a)和(b) SourceOfImpact。
(一)
(一)
(b)
(b)
图6
隶属度函数输入参数:平均均方根(a)和(b)的位置。

表5显示了一个示例规则库,表达输入和输出参数之间的关系。如果任何输入参数的标签“真正的”对于一个特定的规则,规则被激活。大约五打规则纳入CDISI系统。

表5
示例CDISI模糊推理系统的规则库。

从MATLAB模糊逻辑工具箱用于构建CDISI模糊推理系统使用Mamdani方法(21]。CDISI模糊推理系统实现快照中可以看到图7。图7(一)显示了MIMO CDISI模糊推理系统的结构。这种描述输入和输出参数的讨论部分2和3。的快照CDISI模糊系统规则编辑器窗口中可以看到图7 (b)提供一个环境来添加、删除和更新规则的规则数据库。

(一)
(一)
(b)
(b)
图7
CDISI模糊推理系统:(a)模糊推理系统(FIS)和(b) FIS的规则。

5。FPGA实现CDISI

CDISI系统自动化是通过快速原型芯片FPGA的帮助下实现的24- - - - - -26]。参考(1]讨论了独立的设备设计检测裂缝盔甲盘子。是由努力开发一个芯片可以检测裂纹和识别影响的来源基础上的逻辑中使用CDISI模糊推理系统中讨论部分4。CDISI的FPGA实现系统使用硬件描述语言Verilog Xilinx ISE WebPack [27],SynaptiCAD [28],ModelSim XE [29日使用斯巴达3 FPGA。CDISI FPGA实现一个通用的、多层次可编程逻辑设备支持等优势(1)在硬件上灵活地改变规则,(2)硬件和软件编程和重新编程使用价格合理在球场上,(3)便宜的选择相应的芯片,对芯片的制造成本和复杂性。

数据8(一个)和8 (b)显示CDISI FPGA系统和RTL的结构示意图,分别。系统具有以下3-bit输入:输入频率、平均均方根、标准差,Amax,手臂,Bmax,和Brms。输入位置索引是唯一2比特输入参数。实验目的1比特的输出受到限制ImpactSource和2比特Pltstatus源的影响和板的性质,分别。可以扩展的比特数进一步扩大输入和输出域。代表意义的状态码位,与每个数值结果列在下表中6。他们表现出的价值输出总线。例如,Pltstatus= 11表明板块损坏的,ImpactSource= 1表明影响的来源ImpactSource-Two。表7显示了CDISI FPGA实现各种3-bit和2比特的输入状态码位输入参数。这个表列表可能的输入值,可以分配给不同的输入公交车。

表6
CDISI FPGA实现输出状态码位。
表7
CDISI FPGA实现输入状态码位。
(一)
(一)
(b)
(b)
图8
CDISI系统的FPGA实现:(a)系统设计结构和(b) RTL示意图。

CDISI系统技术原理图中可以看到9(一个)代表的设计逻辑元素优化到目标设备。图9 (b)给出了详细的系统寄存器传输级(RTL)拟议中的CDISI系统的示意图。RTL示意图象征着设计的宏块。每个宏块组合逻辑映射到基本逻辑功能。图10 ()显示了HDL输出日志的软件模拟使用SynaptiCAD CDISI系统的软件开发。一些示例结果可以观察到在图10 ()一组的输入参数。图10 (b)显示了CDISI波形仿真系统。表8显示了分析CDISI系统实现设备使用。表中可以看到8附近地区(查找表)利用率是1%。片,一个基本可编程逻辑块包括两个4-input附近地区,两个多路复用器,算术逻辑单元,和两个比特寄存器,1%的利用率。因此,表8说明了最小CDISI系统设备使用的。

表8
分析CDISI的FPGA实现。
(一)
(一)
(b)
(b)
图9
CDISI系统:(a)技术原理和(b)详细的RTL示意图。
(一)
(一)
(b)
(b)
图10
CDISI模拟:高密度脂蛋白(a)日志和(b)波形仿真。

6。CDISI系统:一个集成的方法

CDISI系统支持一个自动化和集成的方法对裂纹检测和源识别在陶瓷板的影响。这种综合方法包括CDISI模糊推理系统和CDISI现场可编程门阵列(FPGA)实现如图11。测试电路中讨论部分2产生了可以显示在示波器的波形。测试电路结果进一步用于提取的数据作为输入进行CDISI系统。CDISI模糊推理系统生成结果{Pltstatus, ImpactSource}。CDISI现场可编程门阵列(FPGA)实现利用并实现了规则库的模糊推理系统。


图11
一个集成的方法对CDISI。

该算法的综合方法对CDISI由以下子系统。(1)CDISI系统测试电路参数提取:从结果中提取的参数生成的电路部分中讨论2的帮助下DEWESoft数据采集系统。(2)CDISI模糊推理系统:开发CDISI模糊推理系统,本质上是一个多输入多输出模糊系统,基于行为从数据中提取。(3)CDISI现场可编程门阵列(FPGA)实现:标识的输入和输出CDISI芯片,开发Verilog代码CDISI在斯巴达3 FPGA陶瓷盘子,和写一个试验台文件来模拟和验证FPGA实现。(4)显示输出:板(Pltstatus)的性质和来源的影响(ImpactSource)是两个输出显示模糊和FPGA实现。CDISI系统的整体发展的详细算法由模糊推理和FPGA实现由以下步骤组成。(1)获得使用DEWESoft 7 A和B传感器波形数据采集系统(DAS)和保存在两个数据文件。(2)提取得到的波形数据的输入参数测试电路中讨论部分2。(3)识别CDISI模糊推理系统的输入和输出参数的数据1和2。(4)设置输入和输出参数的范围。CDISI参数范围是列在下表中4。(5)定义CDISI模糊模型(6,17)使用Mamdani类型模糊推理系统,考虑参数的绝对值。(6)Fuzzify输入参数和一个观察nonfuzzy输入空间映射到合适的语言值见表1和2。(7)为每个输入和输出参数定义隶属函数与实验。(8)开发模糊规则库的基础上收集的数据。(9)结果是通过聚合每个规则的结果考虑输入的模糊规则库。(10)Defuzzify输出并将它映射到nonfuzzy语言输出值(NatureofPlate)和(SourceOfImpact)。(11)识别所需的比特数来表示CDISI芯片系统输入和输出参数作为模糊系统识别并确定系统的维度结构,观察图8。(12)开发Verilog硬件描述语言代码CDISI系统陶瓷盘子。(13)选择设备作为FPGA和分配包针CDISI FPGA设计。(14)生成网表舞会文件下载的斯巴达3 FPGA。(15)FPGA配置FPGA和程序;验证设计FPGA上使用输入输出信号针/按钮。(16)写一个Verilog试验台软件仿真和验证文件的FPGA实现。(17)运行试验台文件与帮助的工具,比如SynaptiCAD Verilogger Pro和ModelSim。

7所示。结论

裂纹检测问题已引起兴趣在大量的调查人员,因为它的重要性在不同的应用程序。同样有兴趣识别裂纹源负责。摘要一个统一的方法提出了裂纹检测和源识别的影响。因为这个问题的重要性是至关重要的发展的芯片可以CDISI问题的算法实现。本文表明:模糊逻辑的概念和规则库开发的模糊逻辑可以实现在工业中来解决这个问题。可以开发的模糊规则库的形式Verilog代码,进而使提出的现场可编程门阵列(FPGA)实现技术。建议的方法是使用Xilinx的斯巴达3 FPGA实现和伊势WebPACK 9.1我的软件。软件仿真和调试完成通过SynaptiCAD的Verilog Simulator-VeriLogger pro和ModelSim。拟议的FPGA实现读取输入参数的值和展览板的性质和来源的影响。整个算法已成功实现裂纹检测和综合影响源识别和可能可以作为手持设备裂纹的检测和识别影响的来源。 The current CDISI system can be expanded by inclusion of more parameters and extended range for the parameters. The suggested procedure can show the way to the solutions for several other similar problems of interest in the industry.